研究目的
利用遗传算法（GA）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）方法估算银纳米粒子处理丝绸织物的染料及银纳米粒子（AgNP）浓度。
研究成果
ANFIS方法在预测银纳米粒子处理真丝织物中的染料和银纳米粒子浓度方面表现出比GA方法更好的性能。该研究展示了人工智能方法在纺织品颜色与抗菌性能匹配方面的潜力。
研究不足
该研究聚焦于采用特定染料和纳米银浓度处理的丝绸织物。该方法可能需针对其他类型织物或纳米粒子进行优化。
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采用自适应神经模糊与遗传算法同步估算纳米银处理真丝织物的染料与银纳米粒子浓度
DOI：10.1108/PRT-11-2017-0096
期刊：Pigment & Resin Technology
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
目的——人工智能力法（如遗传算法GA和自适应神经模糊推理系统ANFIS）能够为复杂问题的模拟与建模提供更优解决方案。本研究旨在通过上述方法估算经银纳米粒子处理的丝绸织物中染料及银纳米粒子（AgNP）的浓度。
设计/方法/途径——本研究采用基于分光光度计颜色匹配的GA技术，对银纳米粒子处理丝绸织物的颜色及抗菌性能进行匹配。同时运用ANFIS方法，该方法基于四种不同方案的网格划分算法：前两种方案用于染料浓度预测，后两种方案用于AgNP浓度预测。
研究发现——基于第二方案的ANFIS方法在最佳染料浓度预测中，平均绝对误差和均方根值（RMS）分别为0.087和0.103；而采用第三方案的ANFIS方法在最佳AgNP浓度预测中，平均绝对误差和均方根值分别为0.002和0.003。结果表明ANFIS方法的性能优于GA方法。
原创价值——通过GA和ANFIS实现了对银纳米粒子处理丝绸织物颜色与抗菌性能的同步预测，所提方法在颜色及抗菌匹配方面达到了可接受的精度水平。
作者：
Ali Shams Nateri，Elham Hasanlou，Abbas Hajipour
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